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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Pará (UFPA) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Lusófona University | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de Lisboa | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Laura | - |
Autor(es): dc.creator | Yano, Marcus Omori | - |
Autor(es): dc.creator | da Silva, Samuel | - |
Autor(es): dc.creator | Figueiredo, Eloi | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:42:06Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:42:06Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures9080131 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/306038 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/306038 | - |
Descrição: dc.description | Bridges are crucial transportation infrastructures with significant socioeconomic impacts, necessitating continuous assessment to ensure safe operation. However, the vast number of bridges and the technical and financial challenges of maintaining permanent monitoring systems in every single bridge make the implementation of structural health monitoring (SHM) difficult for authorities. Unsupervised transfer learning, which reuses experimental or numerical data from well-known bridges to detect damage on other bridges with limited monitoring response data, has emerged as a promising solution. This solution can reduce SHM costs while ensuring the safety of bridges with similar characteristics. This paper investigates the limitations, challenges, and opportunities of unsupervised transfer learning via domain adaptation across datasets from various prestressed concrete bridges under distinct operational and environmental conditions. A feature-based transfer learning approach is proposed, where the joint distribution adaptation method is used for domain adaptation. As the main advantage, this study leverages the generalization of SHM for damage detection in prestressed concrete bridges with limited long-term monitoring data. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Applied Electromagnetism Laboratory Universidade Federal do Pará, R. Augusto Corrêa, Guamá 01, PA | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Mecânica UNESP—Universidade Estadual Paulista, SP | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Engineering Lusófona University, Campo Grande 376 | - |
Descrição: dc.description | CERIS Instituto Superior Técnico Universidade de Lisboa, Av. Rovisco Pais 1 | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Mecânica UNESP—Universidade Estadual Paulista, SP | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 24/00720-8 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Infrastructures | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | bridges | - |
Palavras-chave: dc.subject | domain adaptation | - |
Palavras-chave: dc.subject | joint distribution adaptation | - |
Palavras-chave: dc.subject | pattern recognition | - |
Palavras-chave: dc.subject | structural health monitoring | - |
Palavras-chave: dc.subject | unsupervised transfer learning | - |
Título: dc.title | A Comprehensive Study on Unsupervised Transfer Learning for Structural Health Monitoring of Bridges Using Joint Distribution Adaptation | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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